| 研究課題/領域番号 |
21K20881
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| 研究機関 | 東京医科大学 |
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研究代表者 |
山口 隼 東京医科大学, 医学部, 助教 (90617721)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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| キーワード | Interval cancer / 大腸癌 / 人工知能 / AI |
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| 研究実績の概要 |
国際的に内視鏡検査精度が向上する一方で、短期間での検査間隔における急速発育癌の発生に関わる分子学的背景は未だ不透明である。人工知能（AI）を用いた大腸内視鏡診断支援システムは高精度かつリアルタイムでの病理診断予測を可能とした革新的な新規ツールの位置づけにあるが、急速発育癌への応用例はない。本研究では、前癌病変に対するAI診断の基礎的研究を完成し、バイオマーカー、遺伝子を含めた急速発育癌の全貌を解明することである。令和3年度、大腸内視鏡検査を施行し病理組織学的にadenocarcinomaと診断し得た症例のうち前回の検査から半年~5年以内に発見された大腸癌をInterval cancerとして解析を行った。評価項目として各病変の部位、形態、検査期間、病理像とし、Interval cancerの検証を行った。Interval cancerの中には右側結腸のHP、SSA/Pから急速発育した症例も散見されていた。さらに大腸腫瘍診断としてコンピューター自動診断システムにて内視鏡画像から300種類の特微量を自動抽出し、病理診断を含めリアルタイムで行った。AI診断による病理との対比を行うことで多方面にInterval cancerの実態を調査中である。令和４年度も追加で症例を蓄積する予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
臨床研究がやや遅れている状態である。 原因はAIでの症例蓄積が少数のためであり、術者のQuality indicatorの評価が行えていない点である。 当初の計画よりも遅れているものの、経済的、時間的に効率的な機器・器具使用を使用しており、概ね問題はない。
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| 今後の研究の推進方策 |
AI機能を用いて内視鏡評価を行った前癌病変（conventional adenoma、SSA/P、TSA）との比較を行い、症例数を更に集積する。コンピューター自動診断システムにて病理診断を含め大腸腫瘍診断を行うことに加え、更に術者のQuality indicator、ADR、内視鏡時間の評価、解析等も行う予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初の予定に比べ前癌病変の病理標本作成費用と検査委託料、ならびに旅費が少なかったため、未使用額が生じた。令和4年度は、引き続き実験費用と臨床研究解析費用に使用する予定である。
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